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1.
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选择分析 > 筛选 > 响应筛选。
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3.
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5.
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在 LogWorth 最大值框中输入 100。
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Log worth 为 100 或更大值对应于极小的 p 值。设置“LogWorth 最大值”的值帮助控制图的尺度。
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6.
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点击确定。
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将显示“响应筛选”报表以及包含支持信息的数据表。报表（针对流程执行的 387 个检验的“响应筛选”报表）显示“FDR p 值图”，而且还包含两个其他的图报表。数据表包含 387 行，每一行分别对应您作为 Y，响应所输入的 387 列。
“FDR p 值图”对于 387 个检验的每个检验显示两种 p 值：“FDR p 值”和“p 值”。这两种值是针对秩分数标绘的。“p 值”是流程-Y 检验的常规 p 值。“FDR p 值”是经过调整的 p 值，以确保伪发现率 (FDR) 不超过指定值（本例为 0.05）。FDR p 值用蓝色标绘，p 值用红色标绘。“秩分数”将 FDR p 值按从小到大（显著性降低）的顺序排名。
图上的水平蓝线和倾斜的红线是 FDR 显著性的阈值。针对假发现率进行调整后，FDR p 值位于蓝线下的检验在 0.05 水平下是显著的。针对假发现率进行调整后，普通 p 值位于红线下的检验在 0.05 水平下是显著的。这样，在图中可以通过任意一组 p 值了解 FDR 显著性。
为了识别在不同流程之间存在显著差异的特征，您可以在图中合适的点周围拖曳出一个矩形。这样会选中“p 值”表中对应于这些点的行，表中的第一列给出了特征的名称。您也可以在“p 值”表中选择相应的行。
其余列给出有关 X-Y 检验的信息。在此处检验是单因子方差分析。除了其他信息外，该表还给出检验的 p 值、LogWorth、FDR（假发现率）p 值和 FDR LogWorth。使用该表可按各种统计量排序、选择行或针对感兴趣的变量进行作图。
请注意，对应于 p 值 1e-100 或更小的 LogWorth 和 FDR LogWorth 值报告为 100，因为您在启动窗口中将“LogWorth 最大值”设置为 100。此外，对应于大于 2 的 FDR LogWorth 值的单元格采用强度梯度着色。